Studenten met kennis van AI hebben een streepje voor
Kunstmatige intelligentie (AI) is sterk in opkomst. Het is niet voor niks een van de 'sleuteltechnologieën' van de Brainport-regio. Maar wat is AI precies? Wat kunnen we ermee? En is er binnen Fontys voldoende aandacht voor deze technologie?
Steeds meer bedrijven in de Brainport-regio maken gebruik van machine learning en AI. En dus liggen er mooie banenkansen voor studenten die hiermee uit de voeten kunnen. Bij verschillende opleidingen van Fontys groeit daarom al jaren de aandacht voor AI.
“De Brainport-regio gaat er dit jaar extra aandacht aan geven, om te laten zien waar je aan moet denken als het over artificial intelligence gaat”, zegt Frans Fonville, docent Toegepaste Wiskunde bij Fontys in Eindhoven.
Misvattingen
Volgens Fonville zijn er namelijk de nodige misvattingen over AI. “Bedrijven zijn de laatste jaren volwassen geworden op datagebied en hebben in grote mate behoefte aan experts die uit al die data waardevolle informatie kunnen halen.” Dan komt al snel machine learning om de hoek kijken.
Maar machine learning is niet helemaal hetzelfde als AI, stelt Fonville. “AI gaat een stap verder dan data-analyse. Bij AI gaan we nog meer toe naar zelflerende systemen, waar data-analyse nu nog veel gebruikmaakt van simpele ‘als dit dan dat’-rekenmodellen.”
Nu is het volgens Fonville vooral van belang, zeker in de Brainport-regio, om aan bedrijven te laten zien wat het betekent om die extra stap naar artificial intelligence te zetten.
Samenwerking met bedrijfsleven
“We willen bij Fontys nog meer gaan doen met AI en machine learning, maar zijn hierbij ook afhankelijk van opdrachtgevers 
die stageplekken bieden. Zij moeten de juiste vragen stellen. Vragen die zich lenen om deze technieken toe te passen.”
Ook nu al wordt er binnen de Fontys-opleidingen HBO-ICT, Toegepaste Wiskunde en Logistics Engineering de nodige aandacht besteed aan machine learning. Zo is er binnen de opleiding Toegepaste Wiskunde een afstudeerrichting data-analyse.
De vierdejaarsstudenten Mariska Kramer en Nicole van Zuijlen kozen voor deze afstudeerrichting en doken in de wereld van machine learning.
Retourzendingen voorspellen
“Voor onze derdejaarsstage hebben wij daarmee een model ontwikkeld voor My Jewellery, dat online sieraden en kleding verkoopt”, vertelt Nicole. “Met dit model kan het bedrijf het aantal retourzendingen voorspellen.”
Volgens Mariska is dit belangrijke informatie voor het sieraden- en kledingbedrijf omdat ze hiermee kunnen bepalen hoeveel personeel er nodig is om de (retour)orders te verwerken.
“We hebben een grote hoeveelheid historische data die van invloed is op de bestellingen, in een rekenmodel gezet. Met dit model zijn snel en redelijk secuur voorspellingen te doen over de kans op retourzendingen. Veel sneller dan een mens ooit zou kunnen berekenen.”
Stage bij MediaMarkt
Ook Marco van Gastel, die inmiddels is afgestudeerd aan de Fontys-opleiding Toegepaste Wiskunde, ziet de grote meerwaarde van machine learning. Hij liep in 2020 zijn afstudeerstage bij de MediaMarkt.
“Ik heb onderzocht hoe de grootste 
concurrenten reageren op de prijsacties van MediaMarkt.” Hiervoor spitte Marco door alle beschikbare data, ontwikkelde verschillende datasets en uiteindelijk een verklarend rekenmodel.
“Simpel gesteld heb ik een heel grote tabel ontwikkeld waarin alle historische gegevens over eerdere acties en kortingspercentages plus de reacties van concurrenten hierop samenkomen.”
Met deze tabel krijgt de MediaMarkt volgens Marco belangrijke stuurinformatie in handen. “Ze weten hiermee hoe concurrenten naar alle waarschijnlijkheid zullen reageren op hun acties en kunnen hierop het beleid afstemmen.” [Ivo van der Hoeven]